エピソード＃14：AIを活用したインテント分析の完全ガイド

公開: 2020-11-24

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あなたがあなたの顧客を理解したいなら、あなたは彼らの意図を理解する必要があります。最新のチャネルが役立ちます。しかし、毎日送信される何十億ものメッセージをどのようにふるいにかけて分析するのでしょうか。幸いなことに、ヘルプはここにあります。今日のエピソードでは、AIが顧客の意図を理解し、全体的なエクスペリエンスを向上させるのにどのように役立つかを見ていきます。

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それはCXMエクスペリエンスです。そしていつものように、私はSprinklrのCXOであるGradConnです。そして今日は、AIに関する比較的長い一連の議論を開始します。 AIが重要である理由を少しお話ししましょう。今後数週間でAIの謎を少し解き明かし、さまざまな機能などを掘り下げていきます。とても楽しいです。しかし、私はAIについて高いレベルで話したいと思います。次に、インテントと呼ばれるもののためにSprinklr内でAIがどのように使用されるかという1つの側面に特に焦点を当てたいと思います。そして、それは強烈ではありません、その意図…INTENTSのように。あなたは何をするつもりですか？あなたの意図は何でしたか？そのため、意図を特定し、それらを実現するために、特にカスタマーケアにおいて非常に多くのユースケースが適用されます。だけでなく、特にカスタマーケアでも。今日はもう少しそれをダブルクリックするでしょう。

では、なぜAIなのか？ですから、あなたが聞いていたら、聞いて、学び、そして愛することについて、私が話すのを聞いたことがあります。これがSprinklrのすべてであり、人々の言うことに耳を傾けることです。そこにある何十億もの会話を持ち込んでください。それらは構造化されておらず、一方的なものです。未承諾は良いです。それが真実なので、一方的なのは良いことです。非構造化は難しいです。 1つの投稿に感情の混合、ブランドの混合、アイデアの混合があるため、構造化されていないのは困難です。より複雑で、解析が困難です。

今日でもほとんどの企業がそれを扱っている方法は、彼らがそれを無視しているということです。難しいから。代わりに、彼らは調査、またはフォーカスグループを行います。なんてこった、私は人々がまだフォーカスグループをしているとは信じられない。しかし、調査が簡単なために調査を行っている人もいます。それらは構造化されたデータであり、CRMシステムに配置でき、リレーショナルデータベースはそれに固執しません。とても簡単ですよね？そしてとてもばかげています。誰かが米国の選挙から何かを学んだ場合、調査は機能しません。世論調査はゴミです。要請されたフィードバックは、ほとんどの場合真実ではありません。あなたは一方的なフィードバックを望んでいます、それはあなたが得なければならないものです。それがリスニングのすべてです。

学ぶことは、私たちが今日多くの時間を費やすつもりであるものです。問題があるので、何百万もの会話を引き込むことの素晴らしいところは、何百万もの会話があることです。人々が本当に考えること。いわゆる顧客の声ですが、それは一方的なものであるため、顧客の本当の声です。問題は、すべての色域をカバーし、感情やブランドをカバーする100万の会話をどのように読むかです。それを行う唯一の方法はAIを使用することであるため、私はそれに多くの時間を費やすつもりです。そして、Sprinklrは世界で最も洗練されたAIプラットフォームの1つを持っています。それは何年もの間それを開発してきました、それは会社としての私たちの最大の投資の1つです。大規模なデータベースを使用してトレーニングを行い、大規模なユーザーベースを使用して日々のフィードバックを行っています。だから私たちは信じられないほどのプラットフォームを持っています。そして、そのようなことがどのように実現するかについて少しお話します。

そしてもちろん、愛の部分は、人々が何を望んでいて、何をしているのかを見極めたら、実際に彼らのために正しいことをすることができます。それでは、意図について少しお話ししましょう。それでは、カスタマーケアの文脈で、最初にそれについて話させてください。今日、ケアチームが直面しているいくつかの課題について少しお話します。ちなみに、バックグラウンドで少し吠える音が聞こえたら、それは私の犬が悪夢を見ていることです。彼女の名前はヘスター、とてもかわいい犬です。とにかく、今日のケアチームが直面している課題は次のとおりです。顧客からの電話の50％以上が未解決であるか、何らかのエスカレーションが必要です。 52％のお客様は、問題が実際に解決される前にカスタマーサービスに電話を切ります。また、32％の人が30分で応答を期待し、50％の人が1時間で応答を期待しています。

カスタマーケアは、人々が期待する多くの主要な指標を実際に削減していません。修正するために本当にできることを確認してください。つまり、電話や問い合わせの量を促進している上位の顧客の意図を特定する必要があります。そして、それらの意図に基づいたAIベースの応答でエージェントを有効にすることができます。また、顧客の意図を理解して処理できれば、実際に顧客の応答を99％以上高速化できます。そのため、ほとんどの問い合わせで、解決時間をたとえば10分程度から数秒に短縮できます。つまり、メッセージの意図を理解し、機械学習でそれを識別できれば、問題の解決に役立つ何かを持っている人にすぐに戻ることができるということです。

ご存知のように、最近のAIは大きな問題です。 57％の企業は、AIが顧客体験を向上させることを期待しています。それはフォレスターからです。そして、実際には91％のコスト削減があります。これは、人間のエージェントを仮想エージェントに置き換えることで達成できます。これはIBMの調査です。ご存知のとおり、Intelligent Automationは応答時間を80％短縮できると、KPMGはそれを発見しました。また、EYは、AIをケアに導入すると、その後のリソース要件が20分の1に削減されると述べています。全幹部の80％が、AIが生産性を高めると述べています。そして、それが100％ではないことに驚いています。しかし確かに、ほとんどの人はAIが未来を推進するための鍵であることを認識しています。

それで、意図とは何かについて話させてください。そのため、AI Sprinklrの直感を使用すると、メッセージを自動的に分類して、ブランドが顧客の意図をよりよく理解できるようになります。たとえば、誰かが次のように言うかもしれません。私は先月購入しましたが、最近、動作を停止し、赤いライトが点滅し続けています。新しいものはどこで入手できますか？それは一種の古典的な投稿ですよね？そういうことで、いつもこういうことを言われます。本当に強力なAIエンジンを持っていない限り、それを引き出すのは非常に困難です。 AIエンジンはそれを読み取って、ああ、誰かが店舗検索を必要としていると言うことができるからです。そして、彼らはデバイスの誤動作を持っています。彼らはそれを解析します、そしてそれは言葉がちょっとずさんなものであるとしても、メッセージの意図です。したがって、意図し、メッセージを分析し、それが意見、クエリ、マーケティングノート、ニュース、苦情、提案、感謝、そして多くの、多くの、多くの、さらに多くのものであるかどうかを識別し、コンテンツをセットに分類します事前定義されたインテントカテゴリの。そして、私たちは各顧客と協力して、これらが何であるかを理解します。それらは40、50、60、100になる可能性があります。ブランドによって、さまざまな意図が存在する可能性があります。

別の例を挙げましょう。誰かが私のデバイスを交換したいようなことを言うでしょう。あなたの店はいつ開いていますか？右？ここでの目的は、店舗のタイミングです。繰り返しになりますが、デバイスの交換ですよね？では、どうすればこの人にデバイスを渡して、彼女に営業時間を取得できますか。したがって、インテントを引き出して識別できるというこのアイデアにより、メッセージの送信先がわかっているため、ルーティングが大幅に向上し、応答管理が優れているため、インテントに何を言う必要があるかがわかっています。そして、エージェントが物事に非常に迅速に対応できるように支援することができます。

つまり、基本的に、技術的には、そのようなものに興味がある場合は、誰かが先月このデバイスを購入したようなものを言うメッセージがあり、充電に時間がかかりすぎるということです。さて、どこで交換できますか。そして、メッセージ内の各単語がトークン化されます。したがって、メッセージはトークンに分割されます。そして、フレーズ検出が行われます。したがって、フレーズ検出は、実際には、さまざまなタイプのインテントに関連付けられている単語を引き出します。そして、基本的には…充電に時間がかかりすぎるなどのことは、最初のメッセージから抽出できるフレーズになります。そして、それは低速充電と呼ばれる意図に変換されます。そして、どこでそれを置き換えることができますか？それはフレーズであるトークンのセットです。これは意図的な置き換えを意味します。充電が遅いのは苦情ですが、交換はリクエストですので、交換が主な目的であると一般的に考えられていますよね？

したがって、インテントは実際には自分自身も優先します。そして、私たちにできることは、ルーティングのためにこれらのものを設定することです。したがって、識別されたインテントに応じて、そのタイプのインテントの処理を専門とする特定のエージェントにメッセージをルーティングできます。実際に会話型チャットボットを作成できます。そのため、インテントを使用して、特定のインテントに属するメッセージに自動応答を提供します。また、エージェントの支援にIDを使用することもできます。そのため、FAQチャットボットはインテントを使用して、よくある顧客の質問に答えることができます。これは非常に役立ちます。つまり、私はよく質問があり、誰かと話す必要はありません。その場所が何時に開いているのか、いつ閉じているのかを知りたいだけです。または、どうすれば修正できますか。そして、チャットボットがそれを行うことができれば、私にとっては、私はそれで終わりです。

そしてもちろん、最高のことは報告することです。そのため、インテント分析を使用して、さまざまな顧客メッセージの背後にある一般的な強烈な数値を統合して提供できます。そしてこれにより、企業はこれらのさまざまなチャネルを通じて届く大量のメッセージを受け取ることができます。覚えておいてください、それは現代のチャンネルですよね？それは社会的なだけではありません。つまり、そこにあるフォーラム、そこにあるレビューサイト、そこにあるブログ、そこにあるすべてのメッセージングプラットフォーム、そこにあるすべてのソーシャルプラットフォーム、あなたのWebサイトでのチャットなどすべてに出くわすものです。入ってくるものは解析することができます。そして、あなたができることは、あなたが見ることができるということです、ねえ、ここに人々が質問しているすべての異なる種類のものがあります。そして、これらが主な目的です。そして、あなたは本当に単純な円グラフを持つことができます。そして、あなたは、あなたが知っているように、多くの人々が一般的に満足している、多くの人々が一般的な不満を持っている可能性があります。配達の問題、場所の問題、広告の問題、チェックアウトカートの問題、キャリアの問題、仕事の問題、注文の詳細、支店と店舗の情報、ロイヤルティプログラムの質問、挨拶、必要な支援、可用性…継続的に…お詫び、添付ファイル、忠誠心の損傷、壊れた、あなたがちょうどできるように、あなたは好きなだけ追加することができます。そして、あなたがどのような種類のビジネスをしているのかにもよりますが、明らかに、あなたがサービスビジネスをしているなら、あなたは多くの代替品を見ることはないでしょう。しかし、あなたはおそらく多くの人がより良くしたり、やったりするのを見るでしょう、あるいはあなたが知っている、やり過ぎやその種のものをするでしょう。

ケースの解決、処理されるケースの数、処理されるインバウンドメッセージの数が実際に驚くほど増加しているのを実際に見ることができるので、これは私にとって今日Sprinklrからやってくる最もエキサイティングなものの1つです。ボットによる。つまり、実際に1つのケースで確認しているのは、WeChatアカウントがあり、ケースの解決速度が2.4倍に向上し、25％多いケースを処理でき、130万件のインバウンドメッセージ（ほぼ100件）を処理できることです。数千人がボットで処理できました。そして、彼らはケースのたわみをすることができます、そしてそれは非常に理にかなっています。そして、これをさらに行うと、上手くなります。意図を特定するのが上手になり、必要な人々に適切な対応をするのが上手になります。

つまり、これはSprinklrの購入機能です。興味のある方は、ウェブサイトからお問い合わせください。そして、それが今日AIで話し合うことです。だから私はサインオフするつもりです。 CXMエクスペリエンスの場合。グラッドコンです。明日お会いしましょう。